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KINOTE 02.2021

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Um einen Wandel der Finanzbranche erfolgreich zu meistern, müssen Kreditinstitute sowohl Chancen als auch Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkennen. Unter der neuen Marke KINOTE der Bank-Verlag GmbH finden Sie Meldungen, Studien und Fachartikel zum Themenkomplex KI. Wir beantworten Ihre Fragen rund um KI. Wir berichten über Trends, neue Technologien, Forschungsergebnisse und daraus entstehende Möglichkeiten, die KI Ihrem Unternehmen bietet.

36 02 | 2021

36 02 | 2021 Automatisierte Identifikation Wie funktioniert Gesichts - erkennung? Die Technologie für Gesichtserkennung hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht. Doch worum handelt es sich dabei genau? Und wie funktioniert diese Technik? Unser Autor erläutert die Weiterentwicklung und erklärt, wie diese Technologie Anwendung in Alltagsprozessen findet. Die Gesichtserkennung basiert auf einer Technologie, die in der Lage ist, eine Person anhand eines Bilds, eines Videos oder eines beliebigen audiovisuellen Elements ihres Gesichts zu erkennen bzw. deren Identität zu verifizieren. Im Allgemeinen wird diese Identifizierung für den Zugriff auf eine Anwendung, ein System oder einen Dienst verwendet. Es handelt sich um eine biometrische Identifikationsmethode, bei der die Körpermaße, in diesem Fall Gesicht und Kopf, verwendet werden, um die digitale Identität einer Person anhand ihrer gesichtsbiometrischen Merkmale und Daten zu bescheinigen. Die Technologie sammelt einen Datensatz individueller biometrischer Merkmale einer Person in Verbindung mit ihrem Gesicht und ihrem Gesichtsausdruck, um diese zu identifizieren, zu verifizieren und/oder zu authentifizieren. Gesichtserkennungsverfahren und -funktionsweise Das Gesichtserkennungsverfahren erfordert lediglich ein Gerät mit digitaler Fototechnik, um die Bilder und Daten zu erzeugen und zu erhalten, die für die Erstellung und das Speichern des biometrischen Gesichtsmusters der zu identifizierenden Person erforderlich sind. Abhängig von den Eigenschaften des Kamerageräts werden dabei zwei- oder dreidimensionale Bilder produziert. Im Gegensatz zu anderen Identifizierungslösungen, die etwa auf Passwörter, Verifizierung per E-Mail, auf Selfies, statische Bilder oder Fingerabdrücke setzen, verwendet die biometrische Gesichtserkennung einzigartige mathematische und dynamische Muster, was diese Methode

02 | 2021 37 zu eine der sichersten und effektivsten macht, denn die Identifizierung erfolgt in Echtzeit vor der Kamera, also quasi „in Präsenz“. Zwei Hauptverfahren werden je nach Zeitpunkt der Nutzung der biometrischen Gesichtserkennung eingesetzt. Zunächst gibt es die erstmalige Gesichtserkennung, bei der ein Gesicht gespeichert und mit einer Identität verknüpft wird, um es im System zu erfassen. Dieser Prozess wird auch als „Digitales Onboarding mit Gesichtserkennung“ bezeichnet. Anschließend kommt das Abgleichverfahren: Dabei wird das aus einem Kameragerät eingehende dynamische Bild des zu identifizierenden Nutzers mit einer Reihe von Daten desselben Gesichts aus dem Satz von in einer Datenbank gespeicherten Bildern (erstmalige Gesichtserkennung) abgeglichen. Bei diesem Gesichtsabgleich wird das eingehende Bild mathematisch und ohne Fehlermarge analysiert. Überprüft wird, ob die biometrischen Daten mit der Person übereinstimmen, die den Dienst nutzen möchte oder den Zugang zu einer Anwendung, einem System oder sogar einem Gebäude anfragt. Die Gesichtserkennung in Echtzeit, die nicht bei allen Anbietern von biometrischer Gesichtserkennungssoftware möglich ist, erfordert allerdings eine Internetverbindung, da sich die Datenbank nicht auf dem Erfassungsgerät befindet, sondern auf abgesicherten Servern gehostet wird. Erst nach erfolgreicher Überprüfung wird dem Nutzer Zugang gewährt. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lerntechnologien (ML) können Gesichtserkennungssysteme mit den höchsten Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards arbeiten. Ebenso kann dank der Integration dieser Algorithmen und Rechentechniken der Prozess in Echtzeit durchgeführt werden. Der Echtzeitvergleich relevanter Merkmale des eingehenden Bildsignals mit einem Foto oder Video aus der Datenbank ist viel zuverlässiger und sicherer als die Informationen, die mit statischen Bildern gewonnen werden. Beispiel in folgenden Situationen eingesetzt: ■ Zwei-Faktor-Authentifizierung, um zusätzliche Sicherheit bei jedem Anmeldevorgang zu gewährleisten. ■ Zugriff auf mobile Applikationen ohne Passwort. ■ Zugriff auf zuvor beauftragte Online-Dienste (z. B. Login auf Online-Plattformen). ■ Zugang zu Gebäuden (Büros, Veranstaltungen, Einrichtungen aller Art). ■ Als Zahlungsmethode, sowohl in physischen Geschäften als auch online. ■ Zugriff auf gesperrte Geräte. ■ Check-in im Tourismusbereich (Flughäfen, Hotels etc.). Moderne biometrische Gesichtserkennungslösungen basieren auf der dynamischem Gesichtserkennungstechnologie. Sie verwenden KI-Algorithmen und maschinelles Lernen, um absolute Zuverlässigkeit zu bieten. Gleichzeitig erfüllen diese Lösungen die höchsten Sicherheitsstandards und die strengen Vorschriften, wie z. B. der AML (Geldwäscherichtlinie) und der eIDAS-Verordnung (Electronic Identification, Authentication and Trust Services). Zudem lassen sich solche aktuellen Lösungen mit jedem Handy, Desktop, Tablet oder auf digitalen Plattformen nutzen. Damit garantieren Unternehmen aller Branchen – darunter auch Banken, Versicherungen, Finanzdienstleister und Investment-Anbieter sowie Einrichtungen der öffentlichen Hand – ihren Nutzern ein einzigartiges, plattformunabhängiges und sicheres Erlebnis. Autor Biometrische Gesichtserkennung: Anwendungsgebiete und Lösungsansätze Bei der Gesichtserkennung liegt der Schwerpunkt auf der Verifizierung oder Authentifizierung. Diese Technologie wird zum Iván Nabalón ist CEO von Electronic IDentification (eID), einem Spezialisten für Videoidentifikation und u. a. verantwortlich für die Entwicklung der SmileID-Lösung.

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